фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
24.02.2011 10:04:24
|
Уважаемые маркетологи, помогите пожалуйста разобраться какие существуют методы ранжирования критериев по степени значимости для клиентов? Приведу пример, я провела опрос клиентов, попросив клиентов проранжировать критерии (характеристики, которыми должен обладать сотрудник компании) по степени значимости. Критериев было предложено для анализа 7, а степень значимости распределяется 7 самый важный критерий 1 самый неважный критерий. Каким теперь методом мне нужно обработать этот вопрос в анкете, чтобы данные получились достоверными.
|
|
|
Mak$imu$
Заслуженный посетитель
Всего сообщений: 1196
Дата регистрации: 14.05.2007
|
Создано:
24.02.2011 14:48:43
|
самый банальный - по среднему числу
однако тупо складывать и делить не советую
все-таки отталкивайтесь от сущности респондента
...готов поспорить!...
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
24.02.2011 17:06:15
|
Mak$imu$, спасибо за ответ, но это действительно бонально и неточно. При данном способе с использовании средних баллов, все сильно сглаживается и большинство критериев имеют примерно одиноковые значения при анализе всей массы анкет.
Хотелось бы все-таки найти более точный метод. :) Может у кого-то есть еще какие-нибудь мыслим поэтому поводу,а?
|
|
|
fsecrets.ru
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 121
Дата регистрации: 17.02.2011
|
Создано:
24.02.2011 17:32:45
|
Можно попробовать "взвесить", то есть самый важный критерий имеет больший вес.
В сумме все веса должны дать 100%.
Главное не взвешивать вот так:
1/(1+...+7), 2/(1+...+7), ..., 7/(1+...+7)
Иначе это будет тоже самое, что усреднить.
Если хотите проигнорировать менее значимые, то взвесьте "по экспоненте".
Хотя перечитал условия и не пойму, что Вы в итоге хотите сделать. Вы хотите понять наиболее значимые критерии, которые Важны в кандидате, или Вы хотите все-таки проранжировать эти критерии по степени значимости? :umnik:
http://fsecrets.ru - Секреты прогнозирования и анализа данных
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
24.02.2011 17:47:12
|
fsecrets.ru а как понять какой критерий самый важный с точки зрения клиента??? Я не могу понять как определить эти коэффициенты?
fsecrets.ru а я не совсем вас понимаю :) Мне кажется что степень значимости и определяет ранг, т.е. чем выше значимость критерия тем вышего его ранг. Вы не могли бы пояснить теперь вашу точку зрения, может я действительно заблуждаюсь.
|
|
|
fsecrets.ru
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 121
Дата регистрации: 17.02.2011
|
Создано:
24.02.2011 18:12:23
|
 |
| Цитата |
|---|
фиолетовая пишет:
Приведу пример, я провела опрос клиентов, попросив клиентов проранжировать критерии (характеристики, которыми должен обладать сотрудник компании) по степени значимости. Критериев было предложено для анализа 7, а степень значимости распределяется 7 самый важный критерий 1 самый неважный критерий. |
Примеры заполнения:
кр1 оценка 1 кто-то 5 кто-то 7
кр2 оценка 3 кто-то 2 кто-то 6
кр3 оценка 5 ...
кр4 оценка 2 ...
кр5 оценка 7 ...
кр6 оценка 4 ...
кр7 оценка 6 ...
Если сделать сумму этих оценок и разделить на количество анкет, получится тот вариант, что предложил Mak$imu$, можно кстати и не делить, а просто сравнивать суммы, получится то же самое.
Если взвешивать по экспоненте, как я предложил, то Вы изначально практически обнуляете незначимые оценки, учитывая лишь наивысшие оценки критериев, что по сути сглаживает некие неуверенные результаты респондентов по незначимым критериям, например, примерно одинаковый вес 1 и 2, 2 и 3. Можно подобрать логистическую кривую, на основе которой распределить оценки критериев таким образом, чтобы близкие оценки учитывались в общей оценке примерно одинаково.
Можно конечно еще взвесить результаты по типу респондентов, например прямой работодатель 0,4, кадровое агентство 0,6. Ну или наоборот.
Надеюсь, немного понятнее написал.
http://fsecrets.ru - Секреты прогнозирования и анализа данных
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
25.02.2011 11:23:31
|
fsecrets.ru хотя метод предложенный Ma$mu$ом простой и понятный мне, но его результаты меня не устраевают. Поэтому fsecrets.ru я бы очень хотела попробовать разобраться в предложенной Вами методе. Поэтому я Вас очень прошу поясните пожалуйста этот метод на каком-нибудь самом простом примере.
| Цитата |
|---|
fsecrets.ru пишет:
Если взвешивать по экспоненте, как я предложил, то Вы изначально практически обнуляете незначимые оценки, учитывая лишь наивысшие оценки критериев, что по сути сглаживает некие неуверенные результаты респондентов по незначимым критериям, например, примерно одинаковый вес 1 и 2, 2 и 3. Можно подобрать логистическую кривую, на основе которой распределить оценки критериев таким образом, чтобы близкие оценки учитывались в общей оценке примерно одинаково.
Можно конечно еще взвесить результаты по типу респондентов, например прямой работодатель 0,4, кадровое агентство 0,6. Ну или наоборот.
Надеюсь, немного понятнее написал. |
|
|
|
fsecrets.ru
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 121
Дата регистрации: 17.02.2011
|
Создано:
25.02.2011 11:58:26
|
|
Примеры заполнения:
кр1 оценка 1 кто-то 5 кто-то 7
кр2 оценка 3 кто-то 2 кто-то 6
кр3 оценка 5 ...
кр4 оценка 2 ...
кр5 оценка 7 ...
кр6 оценка 4 ...
кр7 оценка 6 ...
Теперь можно сделать так умножаем каждый критерий на вес, если
1*exp(1)/(exp(1)+exp(2)+exp(3)+exp(4)+exp(5)+exp(6)+exp(7)) = 0.002
2*exp(2)/(exp(1)+exp(2)+exp(3)+exp(4)+exp(5)+exp(6)+exp(7)) = 0.009
3*exp(3)/(exp(1)+exp(2)+exp(3)+exp(4)+exp(5)+exp(6)+exp(7)) = 0.035
4*exp(4)/(exp(1)+exp(2)+exp(3)+exp(4)+exp(5)+exp(6)+exp(7)) = 0.126
5*exp(5)/(exp(1)+exp(2)+exp(3)+exp(4)+exp(5)+exp(6)+exp(7)) = 0.428
6*exp(6)/(exp(1)+exp(2)+exp(3)+exp(4)+exp(5)+exp(6)+exp(7)) = 1.397
7*exp(7)/(exp(1)+exp(2)+exp(3)+exp(4)+exp(5)+exp(6)+exp(7)) = 4.429
Сумма весов должна быть равна 1. Как я показал сумма действительно 1.
Тогда получится, что Вы минимальные оценки практически не учитываете, то есть не получится набрать высокий балл только с помощью 3 и 4 за счет их суммы.
http://fsecrets.ru - Секреты прогнозирования и анализа данных
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
25.02.2011 12:12:06
|
fsecrets.ru, я к сожалению не математик, мне очень тяжело понять, но я очень хочу и стараюсь. Как Вы посчитали эти цифры, что такое exp? Как определить вес критериев?
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
25.02.2011 12:38:43
|
fsecrets.ru, Вы не могли бы дать ссылку где описаны эти методы, может мне так легче будет понять суть данного метода.
|
|
|
fsecrets.ru
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 121
Дата регистрации: 17.02.2011
|
Создано:
25.02.2011 13:00:56
|
|
exp - это экспонента e в степени (числа указанного в скобках) или (e = 2.7182818284590452).
Ссылку дать не могу, так как не помню вообще в каком разделе математики проходятся "веса". Может в учебнике по статистике или эконометрике, на котором построен весь мат. аппарат маркет. исследований.
Я к сожалению, не смогу Вам тогда вообще никак объяснить, если Вы не знаете чем отличается среднеарифметическое от среднезвешенного.
Ну почитайте в моем блоге, может чуть понятнее станет отличие. Применимость предложенного мною метода я не знаю, вероятно есть минусы его применения, связанные с тем, что если количество от балды заполненных анкет будет больше 10%, то результат оценки критериев будет печальным. Потому, как может респонденты, которые чуть больше понимают в оценке персонала выделят наиболее значимые критерии. А менее продвинутые респонденты своими глупыми оценками легко испортят эту статистику.
Выше я Вам предложил способ борьбы с такими респондентами, если есть подозрение, что анкета неадекватная, можете умножать значение на 0,1. А если есть уверенность, что адекватная на 0,9. Тогда можно проще поступать, применяя среднее арифметическое.
Я в теории не силен, я практик, полагающий, что это сможет сработать. Так как взвешивая по логистической кривой, в данном случае экспонента, которая имеет большой разброс между соседними значениями нежели 1, вы получаете более дифференцированные оценки.
http://fsecrets.ru - Секреты прогнозирования и анализа данных
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
25.02.2011 13:10:42
|
Спасибо fsecrets.ru, буду пытаться разобраться во всем этом
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
28.02.2011 13:29:08
|
fsecrets.ru, а Вы случайно с факторный анализом не знакомы? Не могли бы на простом примере объяснить его суть?
|
|
|
fsecrets.ru
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 121
Дата регистрации: 17.02.2011
|
Создано:
28.02.2011 14:42:01
|
|
фиолетовая,
Не знаю, будет ли это просто.
Для начала нужно, чтобы Вы имели понятие о зависимости между величинами (или корреляции).
Давайте простой пример: цены на товары и средний чек эти 2 величины между собой зависимы.
Например, у Вас есть задача определить выручку предприятия и Вы стараетесь понять, а какие факторы влияют на выручку. А количество зависимых переменных у Вас миллион.
Так вот факторный анализ как раз позволяет исключать из моделирования те факторы, которые менее значимы или меньше влияют на выручку. Либо заменять несколько факторов, корреляция между которыми с основным анализируемым показателем (выручка) не очень большая, но все же есть, на один комбинированный фактор (в данном случае средний чек), корреляция с основным показателем которого максимальна.
Пример конечно грубоват, но суть отражает.
Что касается меня, то я его не применяю на практике по строгим правилам, не считаю корреляцию, я сразу вижу зависимы между собой величины или нет, достаточно построить график в Excel-е. После этого выбираю для моделирования те показатели, зависимость от которых максимальна, в теории коэффициент корреляции близок к +-1.
В вашем случае, если критерии никак между собой не зависимы, то Вы их исключить и не сможете, т.е. не сможете изначально их уменьшить, чтобы работать с меньшим количеством факторов. Но теоретически Вы сможете найти взаимосвязь между проставляемыми оценками по этим фактором и категорией респондента, если они у Вас дифференцируются. И тогда работать не с полным количеством анкет, а с агрегированными анкетами по категориям респондентов.
http://fsecrets.ru - Секреты прогнозирования и анализа данных
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
28.02.2011 17:00:32
|
fsecrets.ru, для начала спасибо что реагируете на мои вопросы и стараетесь помочь :)
К сожалению знаний по статистике мне очень не хватает. Я сегодня прочитала информацию с большего числа сайтов про методы которые используются при маркетенговых исследованиях для обработки информации. Мне бы хотя бы просто понять каким образом можно расположить критерии по значимости без зависимости одного критерия от другого. fsecrets.ru, Вы с подобного рода задачами сталкивались? Было бы просто замечательно, если бы Вы мне файл с примером как это можно сделать показали (продолжаю верить в чудеса)
|
|
|
fsecrets.ru
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 121
Дата регистрации: 17.02.2011
|
Создано:
28.02.2011 18:41:34
|
|
Сталкивался, но файла под рукой нет.
Если говорить про Вашу задачу, то вот Вам для начала простой подход.
Есть характеристики, которые как я понимаю оценены от 1 до 7. Найдите по каждой характеристике сумму оценок и отсортируйте по возрастанию. Характеристика с меньшей суммой имеет меньший ранг и меньшую значимость, характеристика с самой максимальной оценкой более высокий ранг.
Вот простой пример, но с оценкой от 1 до 3:
Например есть 5 анкет с оценкой 3-х характеристик от 1 до 3:
Характеристика 1: 1, 2, 2, 1, 1 (всего 5 оценок, потому что 5 анкет)
Характеристика 2: 2, 3, 1, 3, 2 (всего 5 оценок, потому что 5 анкет)
Характеристика 3: 3, 1, 3, 2, 3 (всего 5 оценок, потому что 5 анкет)
Находим сумму оценок:
Характеристика 1: 7
Характеристика 2: 11
Характеристика 3: 12
Понятно, что наиболее значимая характеристика 3, менее значима характеристика 1.
В методе, который предложил Mak$imu$, Вам надо было бы еще разделить на 5.
В методе с весами, вам надо умножить каждую оценку на вес. Веса я Вам привел, после умножения на веса суммировать.
Понятно, что наиболее значимая характеристика 3, менее значима характеристика 1.
Понятнее хоть как-то стало, или я по-прежнему говорю загадками?
PS
Я правда не понимаю тогда Ваши вопросы и Ваш коммент на комментарий Mak$imu$,, когда Вы сказали, что это самое простое и Вы бы не хотели это применять. Из этого я предположил, что Вы достаточно компетентно оценили ответ, чтобы принять решение о том, что Вам такой метод действительно не подойдет.
http://fsecrets.ru - Секреты прогнозирования и анализа данных
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
01.03.2011 12:42:22
|
fsecrets.ru, Вы правы я достаточно компетентно оценила ответ Mak$imu$а, я сама этим способом пользовалась ранее при ранжировании критериев. Но мне захотелось, несколько усложнить методику, чтобы получить более достоверные данные, но к сожалению я не рассчитала свои силы, к сложным математическим методам с использованием большого количества формул я не смогла сама разобраться((( Т.к. во многих статьях и примерах с маркетинговыми исследованиями с более серьездными методиками.
P.S. fsecrets.ru, Вы не могли бы пояснить свою фразу по поводу метода с использованием весов по каждому из критериев. И еще Вы не могли бы пояснить что такое средняя взвешанная рангов и как определить данный показатель? Как говориться вода камень точет, может и в моем мозге произойдет просветление по данным методикам))))))))
Жалко конечно что у Вас нет никакого готового файла я не буду настаивать, но если вдруг попадется буду очень признательна)))))))))))
|
|
|
fsecrets.ru
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 121
Дата регистрации: 17.02.2011
|
Создано:
01.03.2011 13:04:58
|
|
Из моего примера:
Характеристика один: 1, 2, 2, 1, 1 (всего 5 оценок, потому что 5 анкет)
Характеристика два: 2, 3, 1, 3, 2 (всего 5 оценок, потому что 5 анкет)
Характеристика три: 3, 1, 3, 2, 3 (всего 5 оценок, потому что 5 анкет)
Теперь умножаем каждый показатель на веса, как я показал раньше.
Если 1, то вместо него вставляем 1*exp(1)/(exp(1)+exp(2)+exp(3))
Если 2, то вместо него вставляем 2*exp(2)/(exp(1)+exp(2)+exp(3))
Если 3, то вместо него вставляем 3*exp(3)/(exp(1)+exp(2)+exp(3))
И потом суммируем, получается то, что я предложил, результат сортировки будет абсолютно тот же, но разница в оценках будет отличаться чуть больше. Если все сделали правильно то сумма получится, если нигде не ошибся:)
Характеристика 1: 1,25 или 7 в первом варианте (если брать среднее 1,4)
Характеристика 2: 5,06 или 11 в первом варианте (если брать среднее 2,2)
Характеристика 3: 6,57 или 12 в первом варианте (если брать среднее 2,4)
Видите в чем преимущество средневзвешенного по экспоненте, разница в оценках более сильно ощутима 2 и 3-ей характеристики. А по среднему они почти равны.
По другому, только сделать за Вас, а коллеги не приветствуют такие способы :wink:
http://fsecrets.ru - Секреты прогнозирования и анализа данных
|
|
|
фиолетовая
Постоянный посетитель
Всего сообщений: 85
Дата регистрации: 14.10.2010
|
Создано:
01.03.2011 15:11:12
|
fsecrets.ru спасибо за детальное объяснение, после него стало более понятен предложенный Вами метод :)
|
|
|
